可以先将其转换为因子类型后再写, 6、参数weight,上面的geom_bar函数的纵坐标一开始只能是count计数,但是如果我们使用了weight参数,就可以按照x分成几个条状后,计算weight里面的数值的和 ggplot(data=diamonds,mapping=aes(x=cut,weight=carat))+geom_bar(fill="blue",alpha=0.5,color="red") 1. 计算了不同cu...
p <- ggplot(data, aes(x = lable, y = mean, fill = group)) + # 基本图层 scale_fill_manual(values=c("#F0E442", "#D55E00")) # 条形图填充颜色 条图+ 误差线 p <- p + geom_bar(stat = "identity", color="black", width = 0.55, position = dodge) + # 条形图绘制 geom_error...
ggplot(data, aes(fill=condition, y=value, x=specie)) geom_bar(position='dodge', stat='identity') # 2 堆叠柱状图 ggplot(data, aes(fill=condition, y=value, x=specie)) geom_bar( stat='identity') # 3 堆叠柱状图百分比 ggplot(data, aes(fill=condition, y=value, x=specie)) geom_bar( ...
柱状图(bar chart),是一种以矩形长度为变量来表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况,用来比较两个或以上的数据信息(不同时间或者不同条件),通常利用于较小的数据集分析。本期内容将介绍如何使用 ggplot2 绘制堆积柱状图和百分比堆积柱状图,并对图形进行自定义美化。使用的示例数据集是编...
定义:条形图(bar chart)是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(column chart)。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式(百度百科) 用途:通过数据间高度或长度的不同反映数据间的差距,主要用于小数据分析。
今天还找到了一份参考资料r - How to plot a Stacked and grouped bar chart in ggplot? - Stack ...
r - How to plot a Stacked and grouped bar chart in ggplot? - Stack Overflow 这里介绍到的方法是分隔数据集,比如还是用上面构造的dat这个数据集 dat$x<-ifelse(dat$continent=="Asia",1, ifelse(dat$continent=="EU",2,3)) df1<-filter(dat,year==2010) ...
(phylum.2,id.vars="PhylumID",variable.name="SampleID",value.name="Abundance")#sum(phypum.gg$Abundance) #check#plot bar chartlibrary(ggplot2)ggplot(phylum.gg,aes(SampleID,Abundance,fill=PhylumID))+geom_bar(stat="identity")+guides(fill=guide_legend(reverse=F))+scale_y_continuous(expand=c...
ggplot(barplotdata,aes(x=Label,y=Counter,fill=factor(T))) + geom_bar(stat ="identity",width=.2)+ geom_text(data=barplotdata, aes(label =Counter, y = Counter, size=4), show.legend = F)+ scale_fill_manual(labels=chartlabels, values=fill) + ...
This question pertains to how to wrap lengthy labels in clustered column/bar chart to have the labels appear on multiple lines (or rows) in multiple panels. Consider the data below df <- data.frame(group=c("Treated very satisfied", "Treated very satisfied", "Treated not satisfied",...